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基于力矩与转角检测的GW4-126型隔离开关典型机械故障诊断
Gaoya dianqi, 2020 高压隔离开关是电力系统中一种重要的电力设备,而目前针对高压隔离开关机械故障的检测与诊断,尚无行之有效的检测诊断技术,为此文中开展隔离开关机械故障检测诊断技术研究。文中以某GW4-126型隔离开关为试验研究对象,在不破坏改变隔离开关原有轴系基础上提出一种隔离开关操作力矩与转角检测技术,测得隔离开关处于正常状态、轴承卡涩、三相不同期、合闸不到位等典型机械状态的操作力矩—转角曲线,对比分析得出隔离开关机械状态改变时其对应的操作力矩—转角曲线会发生相应的改变,由此提出基于操作力矩 ...
刘春来 +5 more
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Gaoya dianqi, 2016 为实现永磁机构控制与在线监测功能一体化设计,笔者在传统永磁控制器基础上添加线圈电流采集回路、机械特性在线监测回路,实现永磁机构控制、线圈电流信号、机械行程信号采集,并根据控制信号或线圈电流阈值或机械行程阈值启动录波并生成录波文件。通过对测试中几个故障实例录波文件的分析,提出了基于实例的故障诊断方法:首先依据录波文件中控制信号、线圈电流信号、机械行程信号有无及出现时序关系进行初步诊断,以诊断突发性设备故障,并根据录波文件分析故障部位和产生原因;当初步诊断开关设备无突发性设备故障后再依据机械特性行程 ...
戴冬云 +4 more
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Gaoya dianqi, 2020 为提升高压断路器机械故障诊断算法故障诊断效率与精度,文中提出一种基于Relief F算法和灰色关联分析的故障诊断方法。首先,从高压断路器分合闸线圈电流中提取20种特征量,采用Relief F算法计算所有特征权重;然后,使用基于重要特征构成的故障样本建立灰色关联分析模型的参考序列,并归一化对应特征权重向量;最后,计算参考序列与待测序列之间的关联度值确定待测样本故障类型。通过实例分析验证结果表明,文中提出的诊断方法能准确诊断高压断路器机械故障,同时引入Relief F算法降低诊断模型复杂度并提高故障诊断效率,
李邦彦 +8 more
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Gaoya dianqi, 2023 断路器在电力系统中肩负着控制和保护的重要任务，加强对断路器机械系统潜伏性故障诊断研究，对提高断路器在运行中的可靠性具有重要意义。文中以ZN98型真空断路器为研究对象，依据其振动强度建立了一套高压断路器振动加速度测试系统，基于MATLAB小波包频带能量分解算法提取故障诊断特征量。以紧固螺栓松动的潜伏性故障为例，分析了不同频段的振动信号能量图谱，提出了一套高压断路器弹簧操动机构螺栓松动潜伏性故障的诊断方法。研究表明，设置单个紧固螺栓故障时，传感器测试位置距离故障螺栓越近所得的特征量阈值越大 ...
林婧 +7 more
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Gaoya dianqi, 1997 研究了基于高压断路器振动信号的分析对断路器的机械故障进行诊断的方法,其中对振动信号的分析采用小波分析。研究表明,小波分析在断路器机械振动信号的分析中优于传统的Fourier分析,并在机械故障诊断方面有显著的效果。
张伟政, 杨兰均, 张文元
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基于CEEMDAN-LMD-KFCM的断路器操动机构机械故障诊断方法
Gaoya dianqi, 2020 断路器操动机构中高频振动信号蕴含丰富的机械信息,为有效提取振动中高频分量进行诊断分析,提出了一种新的断路器操动机构机械故障诊断方法。此方法对采集到的振动信号时域波形通过CEEMDAN分解,并根据熵权法对其高频分量进行重构以得到去噪信号,将去噪后的信号进行LMD分解,对分解得到的PF分量求取多尺度排列熵作为KFCM识别算法的输入特征分量。经KFCM识别结果表明,此机械故障诊断方法对断路器操动机构转轴卡涩、底座松动、拒动等典型故障具有较高的识别率。
夏小飞, 芦宇峰, 苏毅, 杨健
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基于随机森林与长短时记忆神经网络的真空接触器故障诊断方法研究
Gaoya dianqi, 2022 针对真空接触器的渐发性故障识别准确率不高的现状，提出了一种基于随机森林与长短时记忆神经网络的故障诊断方法。文中分析了某型号12 kV真空接触器在机械保持工作情况下合闸线圈电流信号的故障特征，构建了两层诊断模型，在初步诊断中利用随机森林分类器，识别特征明显的突发性故障，利用长短记忆神经网络模型发掘数据时序特征的特点，识别渐发性故障，在最终诊断中利用证据融合将两者结果融合。文中提出的故障诊断模型有效解决了传统故障诊断方法对渐发性故障识别困难的不足，实验表明，该方法对渐发性故障识别准确率达到了91.1%以上 ...
袁钰林 +4 more
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Gaoya dianqi, 2017 文中针对经验模态分解（EMD）分解结果的准确性对断路器机械故障诊断结果的影响,提出基于边界延拓的EMD和径向基（RBF）神经网络融合的断路器机械故障诊断方法:首先采用最小二乘法进行边界延拓克服EMD分解过程中的端点效应,以减少信号的拟合误差;然后采用改进的EMD分解法将断路器机械振动信号分解为有限个相互独立的IMF函数,并计算包含不同频率成分的IMF包络的能量熵值,将能量熵向量作为RBF神经网络的输入,再采用交替梯度法训练RBF神经网络模型,实现对断路器机械故障的准确诊断;实验结果说明 ...
王玉梅, 史泽亚, 谷斐, 于龙
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Gaoya dianqi, 2023 针对电磁斥力机构真空快速开关的机械状态监测问题，提出了一种最大奇异值能量熵（energy entropy of maximum singular value,EEMSE）和随机森林的故障诊断方法。首先，在真空快速开关中采集振动信号，对振动信号进行改进S变换得到模矩阵，随后对该矩阵的子矩阵进行奇异值分解，再利用信息熵理论对最大奇异值求熵得到特征向量，最后将特征向量输入随机森林模型进行故障分类和诊断。与不同特征量和分类器比较后的结果表明，文中提出的真空快速开关机械故障诊断方法特征一致性好，模型诊断速度较快 ...
张宇 +6 more
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Gaoya dianqi, 2022 有载分接开关（on-load tap changer,OLTC）是电力变压器中唯一可以运动的机构，具有复杂的机械结构。为了解决有载分接开关机械故障诊断中样本库无法涵盖所有故障类型的问题，文中提出了一种基于驱动电机电流与振动信号的有载分接开关故障诊断方法。首先，文中研究了有载分接开关多源监测信号的特征提取方法，提出了驱动电机电流信号的持续时间、绝对值之和以及开关本体振动信号的经验模态分解能量等特征。接着，文中结合随机森林（random forest）和孤立森林（isolation forest）算法 ...
马勇 +6 more
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